基于改进AlexNet的手指静脉识别

摘要：

针对AlexNet在手指静脉识别系统中训练耗时过长,识别准确率较低的问题,提出AlexNet的改进网络结构.针对AlexNet模型输入图像尺寸限制性强,自适应能力差的问题引入空间金字塔池化模式的网络结构.为了加快网络训练速度和降低网络模型的复杂度,对AlexNet的卷积核尺寸、网络深度和全连接层等进行调整.实验结果表明,改进后的网络模型在公开和自有指静脉数据集上的识别准确率及训练时长较AlexNet模型均有明显改善.

关键词：图像处理、指静脉识别、卷积神经网络、空间金字塔池化

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;辽宁省博士启动基金

在线出版日期：2020-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：50-58